分析
・1月18日までのデータを取り入れて、第8波における医療需要の見通しを提示
(東京、北海道、山形、大阪)
・「今後新規陽性者数がこうだったら、入院患者数・重症患者数・死者数はこうなる」という分析
・リバウンド(第8波ピーク相当)する場合と現在のまま減少する場合の2パターン
・リバウンド時のピークは3月上旬という設定
・「新規陽性者数はこうなるだろう」は分析の対象外
・第7波における年齢別・ワクチン接種歴別の感染者数・入院患者数・重症患者数・死者数の
情報を元に、第8波での入院率・重症化率・致死率に関しておおまかな見通しを立て、それらの情報を医療需要の
見通しに活用
・第7波の0.5倍(楽観)、1倍(基本)、1.5倍(悲観)の3ケースを考慮
・「どのくらいの感染拡大を許容して社会を回していくか」を議論する際の参考資料、具体的イメージ共有
・本分析・モデルの特徴・限界等に関しては、以下の資料を参照
・https://www.mhlw.go.jp/content/10900000/000937665.pdf
・Taisuke Nakata is supported by JSPS Grant-in-Aid for Scientific Research
(KAKENHI), Project Number 22H04927, the Research Institute of Science and Technology for Society at the Japan
Science and Technology Agency,COVID-19 AI and Simulation Project (Cabinet Secretariat), the Center for
Advanced Research in Finance at the University of Tokyo, and the Tokyo Center for Economic Research.
・過去・現在の政策分析と研究
・https://www.bicea.e.u-tokyo.ac.jp/
・https://covid19-icu-tool.herokuapp.com/
・https://covid19outputjapan.github.io/JP/resources.html